اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی معماری نرمافزار: طراحی سیستمهای پردازش زبان طبیعی (NLP)
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره معماری نرمافزار: طراحی سیستمهای پردازش زبان طبیعی (NLP)
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: معماری نرمافزار
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 2. مقدمهای بر معماری نرمافزار
- 3. اصول طراحی سیستمهای نرمافزاری
- 4. مفاهیم کلیدی در معماری نرمافزار
- 5. انواع الگوهای معماری نرمافزار
- 6. مزایا و معایب الگوهای معماری مختلف
- 7. انتخاب الگوی معماری مناسب
- 8. معرفی انواع معماری برای سیستمهای NLP
- 9. معماری میکروسرویس برای NLP
- 10. معماری رویداد محور برای NLP
- 11. معماری مبتنی بر صف (Queue-based) برای NLP
- 12. معماری API Gateway برای NLP
- 13. معماری Data Pipeline برای NLP
- 14. معماری Serverless برای NLP
- 15. معرفی چارچوبهای NLP
- 16. NLTK: مفاهیم و کاربردها
- 17. spaCy: مفاهیم و کاربردها
- 18. Hugging Face Transformers: مفاهیم و کاربردها
- 19. Gensim: مفاهیم و کاربردها
- 20. TensorFlow و Keras برای NLP
- 21. PyTorch برای NLP
- 22. فازهای اصلی در توسعه سیستم NLP
- 23. جمعآوری و پیشپردازش دادههای متنی
- 24. پاکسازی دادههای متنی
- 25. نرمالسازی متن (Normalization)
- 26. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
- 27. ریشهیابی کلمات (Stemming)
- 28. لماتیزاسیون (Lemmatization)
- 29. توکنسازی (Tokenization)
- 30. برچسبگذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
- 31. تشخیص موجودیت نامگذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
- 32. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
- 33. نحو (Syntax) و معناشناسی (Semantics)
- 34. مدلسازی زبان (Language Modeling)
- 35. مدلهای زبانی آماری (Statistical Language Models)
- 36. مدلهای زبانی عصبی (Neural Language Models)
- 37. معماریهای شبکههای عصبی برای NLP
- 38. شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs)
- 39. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
- 40. واحدهای بازگشتی دروازهای (GRU)
- 41. شبکههای کانولوشنال (CNNs) برای NLP
- 42. شبکههای توجه (Attention Mechanisms)
- 43. ترنسفورمرها (Transformers)
- 44. معماری مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer-based Architectures)
- 45. BERT: مفاهیم و کاربردها
- 46. GPT: مفاهیم و کاربردها
- 47. RoBERTa: مفاهیم و کاربردها
- 48. XLNet: مفاهیم و کاربردها
- 49. کاربردهای پیشرفته ترنسفورمرها
- 50. تکنیکهای جاسازی کلمات (Word Embeddings)
- 51. Word2Vec
- 52. GloVe
- 53. FastText
- 54. جاسازیهای مبتنی بر کانتکست (Contextual Embeddings)
- 55. بازنمایی معنایی متن
- 56. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 57. طبقه بندی متون (Text Classification)
- 58. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
- 59. پاسخ به سوال (Question Answering)
- 60. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
- 61. خلاصهسازی متن (Text Summarization)
- 62. تولید متن (Text Generation)
- 63. سیستمهای پرس و جو معنایی (Semantic Search)
- 64. مدیریت دانش (Knowledge Management)
- 65. معماری پایگاه داده برای سیستمهای NLP
- 66. پایگاه دادههای رابطهای (Relational Databases)
- 67. پایگاه دادههای NoSQL
- 68. پایگاه دادههای گراف (Graph Databases)
- 69. ذخیرهسازی دادههای متنی و جاسازیها
- 70. استراتژیهای مقیاسپذیری برای سیستمهای NLP
- 71. پردازش موازی (Parallel Processing)
- 72. پردازش توزیع شده (Distributed Processing)
- 73. استفاده از GPU و TPU
- 74. مدیریت حافظه در سیستمهای NLP
- 75. بهینهسازی عملکرد مدلهای NLP
- 76. کوچکسازی مدل (Model Quantization)
- 77. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 78. هرس کردن مدل (Model Pruning)
- 79. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای از پیش آموزش دیده
- 80. ارزیابی مدلهای NLP
- 81. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف NLP
- 82. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، F1-Score
- 83. BLEU Score برای ترجمه ماشینی
- 84. ROUGE Score برای خلاصهسازی
- 85. Perplexity برای مدلسازی زبان
- 86. تست و اشکالزدایی سیستمهای NLP
- 87. ملاحظات امنیتی در معماری سیستمهای NLP
- 88. حریم خصوصی دادهها
- 89. امنیت مدلهای NLP
- 90. سوگیری در مدلهای NLP (Bias in NLP Models)
- 91. تشخیص و کاهش سوگیری
- 92. ملاحظات اخلاقی در NLP
- 93. توضیحپذیری مدلهای NLP (Explainable AI - XAI)
- 94. روشهای تفسیر مدلهای NLP
- 95. مانیتورینگ و نگهداری سیستمهای NLP
- 96. استقرار (Deployment) سیستمهای NLP
- 97. مدیریت نسخهها (Versioning)
- 98. خودکارسازی (Automation) در pipelines NLP
- 99. معماری برای سیستمهای NLP بلادرنگ (Real-time)
- 100. معماری برای پردازش بچ (Batch Processing)
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.